Python的numpy.loadtxt()

Python的numpy模块提供了从文本文件加载数据的函数。 numpy模块提供loadtxt()函数，可以快速读取简单文本文件。

注意：在文本文件中，每一行必须具有相同数量的值。

句法

numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

参量

这些是numpy.loadtxt()函数中的以下参数：

fname：文件，str或pathlib.Path

此参数定义要读取的文件，文件名或生成器。首先，如果文件扩展名是.gz和.bz2，我们将分解文件。之后，生成器将返回Python 3k的字节字符串。

dtype：数据类型(可选)

此参数定义结果数组的数据类型，默认情况下，该数据类型为浮点型。当结果数组为结构化数据类型时，它将为一维数组。每行都被解释为一个数组元素，并且使用的列数必须与数据类型中的字段数相匹配。

注释：str或sequence(可选)

该参数定义了用于指示注释的开始的<字符>或列表。默认情况下，它将是“＃”。

分隔符：str(可选)

此参数定义用于分隔值的字符串。默认情况下，它将是任何空格。

转换器：dict(可选)

此参数将字典映射列号定义为将映射列转换为浮点数的函数。当column()是日期字符串，那么converters = {0：datestr2num}。此参数还用于为丢失的数据提供默认值，因为converters = {3：lambda s：float(s.strip()或0)}。

skiprows：int(可选)

此参数用于跳过第一个“ skiprows”，默认情况下，它将为0。

usecols：int或sequence(可选)

此参数定义要读取的列，第一个为0。例如，usecols =(0，3，5)将提取第一，第四和第五列。默认情况下，其值为None，这将导致读取所有列。在新版本中，如果要读取单个列，可以使用整数而不是元组。

解压：布尔(可选)

如果此参数设置为true，则对返回的数组进行转置，以便可以使用x，y，z = loadtxt(…)解压缩参数。将其与结构化数据类型一起使用时，将为每个字段返回数组。默认情况下，它将设置为False。

ndim：int(可选)

返回的数组将具有“ ndmin”维。否则，它将挤压一维轴。合法值：0(默认)，1或2。

返回：out(ndarray)

它以ndarray的形式从文本文件中读取数据。

范例1：

import numpy as np
from io import StringIO
c = StringIO(u"0 1\n2 3")
c
np.loadtxt(c)

输出：

<_io.StringIO object at 0x000000000A4C3E48>
array([[0., 1.],
           [2., 3.]])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们还从io导入了StringIO 。
• 我们已经声明了变量’c’并分配了StringIO()函数的返回值。
• 我们已经在函数传递了unicode数据。
• 最后，我们尝试print传递文件或文件名的np.loadtxt()的返回值。

在输出中，它以ndarray的形式显示文件的内容。

范例2：

import numpy as np
from io import StringIO
d = StringIO(u"M 21 72\nF 35 58")
np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})

输出：

array([('M', 21, 72.), ('F', 35, 58.)], dtype=[('gender', 'S1'), ('age', '

范例3：

import numpy as np
from io import StringIO
c = StringIO(u"1,3,2\n3,5,4")
x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
x
y

输出：

array([1., 3.])
array([2., 4.])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们还从io导入了StringIO 。
• 我们已经声明了变量’c’并分配了StringIO()函数的返回值。
• 我们已经在函数传递了unicode数据。
• 最后，我们尝试printnp.loadtxt的返回值，在其中我们传递了文件或文件名，将定界符，usecols和unpack设置为True。

在输出中，它显示文件的内容已经以ndarray的形式显示。